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商业数据思维与实战
期末考试
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简答题
在如下有关文本分析的描述中,错误的是____
A、在对文本进行分析之前,可先从网络上爬取待分析的文本数据
B、自然语言处理技术不能对词性进行标注
C、在对中文文本进行分析之前,应将中文文本进行分词处理
D、词袋法可将文本转化为计算机能够理解的向量
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简答题
在如下有关数据可视化方法的描述中，正确的是（ ） A、数据可视化历史可追溯到20世纪50年代计算机图形学的早期 B、数据可视化是一个既包含科学可视化，又包含信息可视化的新概念 C、运用数据可视化方法，可帮助企业管理者迅速了解当前业务走势，定位商业问题，做出正确决策 D、当前可对分类、时序数据进行可视化，不能对空间数据进行可视化
简答题
下列哪些不属于信息的具体形式（ ） A、音频 B、视频 C、气味 D、空气
简答题
如果想分析不同职业背景的用户在选择短视频平台（如头条、抖音、快手等）上是否有差异，用哪种分析方法更合适？（ ） A、卡方检验 B、方差分析
简答题
大数据时代数据思维的价值有哪些方面？ A、数据思维能够帮助我们发现存在或潜在的问题。 B、数据思维能够让决策更精准。 C、数据思维能够转变企业的组织经营管理模式。 D、数据思维使得决策者靠经验和直觉来作决策。
简答题
如果想分析不同职业背景的用户在使用抖音的时长上是否有差异，用哪种分析方法更合适？（ ） A、卡方检验 B、方差分析
简答题
下列不属于相关关系的现象是（ ） A、银行的年利息率与贷款总额 B、居民收入与储蓄存款 C、电视机的销量与风扇的销量 D、某种商品的销售额与广告费用
简答题
商业模式概念起源于上世纪七十年代，当时主要描述（ ） A、企业流程的抽象化和模型化 B、互联网和信息技术的广泛应用 C、产品或服务创新 D、更新管理能力
简答题
（ ）是Weka专用的文件格式。 A、ARFF B、TXT C、CSV D、 ACCDB
简答题
以下价值创造的不同阶段与核心价值的对应正确的是（ ） A、价值共创----体验价值 B、价值生产—交换价值 C、价值提供—使用价值 D、价值共创—使用价值
简答题
在使用Weka过程中，Discretize属于（ ） A、有监督属性过滤器 B、有监督实例过滤器 C、无监督属性过滤器 D、无监督实例过滤器
简答题
在数据预处理方法中，对于有关抽样的描述中，错误的是（ ） A、抽样是一个统计过程，以高概率得到具有代表性的样本，即样本近似地具有与源数据相同的性质 B、当数据集由差异较大的数据行构成时，简单随机抽样可能无法抽取到不太频繁出现的数据行，将导致得到的样本不具备代表性 C、无放回抽样得到的样本子集有可能重复抽取到相同的数据行 D、分层抽样先将数据集按某种特征划分为若干不相交的层，再从每层中简单随机抽样，得到具有代表性的抽样数据子集
简答题
“十三五”规划纲要中，明确的把（ ）作为国家基础性战略资源。 A、人工智能 B、互联网+ C、信息化 D、大数据
简答题
基于商业模式冰山理论，以下哪项属于商业模式的显性知识（ ） A、合作关系 B、人员技术 C、价值主张 D、行业结构
简答题
（ ）报告是针对某个或某些具体案例,展开分析与评价,并最终得出相关结论 A、调查 B、案例 C、数据分析 D、技术
简答题
下面的陈述哪一个是错误的____。 A、相关系数是度量两个变量之间线性关系强度的统计量 B、 相关系数是一个随机变量 C、 相关系数的绝对值不会大于 1 D、 相关系数不会取负值
简答题
Tableau可支持连接（ ）个数据源 A、1 B、2 C、3 D、多
简答题
某零售店在分析其销售收入影响时,发现销售收入受到多种因素的影响,其中消费者年龄的构成是一个重要的影响因素,若年龄划分为:18岁以下、18-30岁、30-50岁、50岁以上四个层次,在回归中考虑年龄这个变量时,需引入的虚拟变量(哑变量)的个数为____ A、1个 B、2个 C、3个 D、4个
简答题
在如下有关撰写背景介绍的描述中，错误的是（ ） A、应简要撰写行业介绍 B、应利用权威数字或报告佐证目前行业的发展现状 C、应分析行业面临的问题，并全面地去研究整个行业 D、应明确要研究的问题
简答题
在回归建模过程中，假设销售区域有三个水平：东部、中部、西部，在进行回归分析时，是否可以编码例如1、2、3直接带入？（ ） A、可以 B、不可以
简答题
大数据技术引发的伦理问题，应确立相应的伦理原则不包括（ ） A、无害性原则 B、权责统一原则 C、责权利原则 D、尊重自主原则
商业数据思维与实战
章节列表
第一章 数字经济的基本概念
25
第二章 数据思维
25
期末考试
40
第三章 大数据时代的商业模式
26
第四章 大数据时代的统计分析（上）
21
第五章 大数据时代的统计分析（下）
25
第六章 商业数据分析实战（上）
20
第七章 商业数据分析实战（中）
20
第八章 商业数据分析实战（下）
20